三阴性乳腺癌（TNBC）是一种特殊的乳腺癌亚型．因其异质性以及缺乏可靠的分子靶点使其无法获得有效靶向治疗，导致TNBC患者的存活率仍然很低．N6-甲基腺苷（m6A）和长链非编码核糖核酸（lncRNA）在TNBC的预后价值和免疫治疗反应中起着至关重要的作用．因此，辨别TNBC患者中与m6A相关的lncRNA至关重要．通过共表达的方式分析并获得m6A相关的lncRNA，之后进行单变量比例风险（Cox）回归分析、随机生存森林（RSF）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）和多变量Cox回归分析以构建m6A相关lncRNA模型．随后使用卡普兰-梅尔（KM）生存分析、主成分分析（PCA）、功能富集分析和列线图分析风险模型．最后，讨论了针对该模型的潜在免疫治疗特征和药物敏感性预测．包含3个m6A相关lncRNA的风险模型被确定为预后的独立预测因子．通过使用该模型对患者进行重新分组，可以对患者在免疫治疗反应方面进行更有效的区分．使用pRRhetic算法根据每个样本的癌症药物敏感性基因组学（GDSC）数据库中可用的半数最大抑制浓度(IC₅₀)估计治疗反应，确定了针对TNBC亚型分化的候选药物．结果表明，这种基于m6A的lncRNA风险模型有望用于临床预测TNBC患者的预后和免疫治疗反应．